Получите доступ к именам индексов внутри FUN
Это работает для меня сегодня с FF 57:
function () {
// JQuery, today, doesn't play well with adding SVG elements - tricks required
$(selector_to_node_in_svg_doc).parent().prepend($(this).clone().text("Your"));
$(selector_to_node_in_svg_doc).text("New").attr("x", "340").text("New")
.attr('stroke', 'blue').attr("style", "text-decoration: line-through");
}
Делает:
1 ответ
@ferdinand-kraft дал нам большой прием и затем говорит нам, что мы не должны использовать его, потому что это не документировано и из-за производительности наверху.
я не могу спорить очень с первой точкой, но я хотел бы отметить, что издержки должны редко быть беспокойством.
позволяют нам определить активные функции, таким образом, мы не должны называть сложное выражение parent.frame()$i[], но только .i(), Мы также создадим .n() для доступа к имени, которое должно работать и на [1 110] основа и на purrr functionals (и вероятно большинство других также).
.i <- function() parent.frame(2)$i[]
# looks for X OR .x to handle base and purrr functionals
.n <- function() {
env <- parent.frame(2)
names(c(env$X,env$.x))[env$i[]]
}
sapply(cars, function(x) paste(.n(), .i()))
#> speed dist
#> "speed 1" "dist 2"
Теперь позволяют нам сравнить простой функции, Которая вставляет объекты вектора к их индексу, с помощью разных подходов (это, операции могут, конечно, быть векторизованы с помощью paste(vec, seq_along(vec)), но это не точка здесь).
Мы определяем функцию сравнительного тестирования и выводящуюся на печать функцию и выводим результаты на печать ниже:
library(purrr)
library(ggplot2)
benchmark_fun <- function(n){
vec <- sample(letters,n, replace = TRUE)
mb <- microbenchmark::microbenchmark(unit="ms",
lapply(vec, function(x) paste(x, .i())),
map(vec, function(x) paste(x, .i())),
lapply(seq_along(vec), function(x) paste(vec[[x]], x)),
mapply(function(x,y) paste(x, y), vec, seq_along(vec), SIMPLIFY = FALSE),
imap(vec, function(x,y) paste(x, y)))
cbind(summary(mb)[c("expr","mean")], n = n)
}
benchmark_plot <- function(data, title){
ggplot(data, aes(n, mean, col = expr)) +
geom_line() +
ylab("mean time in ms") +
ggtitle(title) +
theme(legend.position = "bottom",legend.direction = "vertical")
}
plot_data <- map_dfr(2^(0:15), benchmark_fun)
benchmark_plot(plot_data[plot_data$n <= 100,], "simplest call for low n")
benchmark_plot(plot_data,"simplest call for higher n")
<глоток>, Созданный 15.11.2019 reprex пакет (v0.3.0)
, отбрасывание в начале первой диаграммы является счастливой случайностью, проигнорируйте его.
Мы видим, что выбранный ответ действительно быстрее, и для достойного объема повторений наш .i(), решения действительно медленнее, издержки по сравнению с выбранным ответом являются приблизительно 3 раза издержками использования purrr::imap(), и сумма к приблизительно, 25 мс для 30k повторений, таким образом, я теряю приблизительно 1 мс на 1 000 повторений, 1 секунда на миллион. Это - маленькая стоимость для удобства, по-моему.